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基于LightGBM模型的产品订单需求量预测
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作者 赵玉骁 陈思予 +2 位作者 叶凯圳 施锋伟 金秀玲 《应用数学进展》 2023年第11期4708-4716,共9页
产品订单需求量预测是管理企业供应链的关键环节。准确预测客户对产品的需求量是很有必要的。为了解决不同产品的需求量问题,本文充分利用厂商数据,采用基于LightGBM的集成算法建立产品订单量预测模型。用网格探索进行参数调优,用3折目... 产品订单需求量预测是管理企业供应链的关键环节。准确预测客户对产品的需求量是很有必要的。为了解决不同产品的需求量问题,本文充分利用厂商数据,采用基于LightGBM的集成算法建立产品订单量预测模型。用网格探索进行参数调优,用3折目标编码,最终测试集上的MAPE为0.3541%;拟合效果良好且泛化能力强。最后用LightGBM模型预测后三个月的各个地区、各个品类的月度订单需求量。有助于企业资源有效配置,提高企业的收益效率,具有较大的现实意义和参考价值。 展开更多
关键词 订单需求预测 机器学习 LightGBM
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